展会信息港展会大全

ListView异步加载网络图片之双缓存技术
来源:互联网   发布日期:2015-11-26 10:21:07   浏览:1247次  

导读:问题描述:在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存,为了节约流量,并且提高下一次显示图片的速度,提高用户体验,所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片,就必须用到缓存。缓存......

问题描述:在这一篇博客中将会为大家讲解如何将下载回来的图片进行缓存,为了节约流量,并且提高下一次显示图片的速度,提高用户体验,所以不能够每次调用getView的时候都去从网络下载图片,就必须用到缓存。

缓存的重点问题:如何控制缓存的大小,如果我们一直向缓存中筛数据,而没有对缓存的大小进行控制,那么最终会导致OOM

解决方案:设置两级缓存,第一级用LinkedHashMap<String,Bitmap>保留Bitmap的强引用,但是控制缓存的大小MAX_CAPACITY=10,当继续向该缓存中存数据的时候,将会把一级缓存中的最近最少使用的元素放入二级缓存ConcurrentHashMap<String, SoftReference<Bitmap>>,二级缓存中保留的Bitmap的软引用。

SoftReference:它 保存的对象实例,除非JVM即将OutOfMemory,否则不会被GC回收。这个特性使得它特别适合设计对象Cache。对于Cache,我们希望被缓 存的对象最好始终常驻内存,但是如果JVM内存吃紧,为了不发生OutOfMemoryError导致系统崩溃,必要的时候也允许JVM回收Cache的 内存,待后续合适的时机再把数据重新Load到Cache中。这样可以系统设计得更具弹性。

// 0.75是加载因子为经验值,true则表示按照最近访问量的高低排序,false则表示按照插入顺序排序

private HashMap<String, Bitmap> mFirstLevelCache = new LinkedHashMap<String, Bitmap>(

MAX_CAPACITY / 2, 0.75f, true) {

private static final long serialVersionUID = 1L;

protected boolean removeEldestEntry(Entry<String, Bitmap> eldest) {

if (size() > MAX_CAPACITY) {// 当超过一级缓存阈值的时候,将老的值从一级缓存搬到二级缓存

mSecondLevelCache.put(eldest.getKey(),

new SoftReference<Bitmap>(eldest.getValue()));

return true;

}

return false;

};

};

加载图片:先读缓存,缓存么有就开启异步任务从网络下载

/**

* 加载图片,如果缓存中有就直接从缓存中拿,缓存中没有就下载

* @param url

* @param adapter

* @param holder

*/

public void loadImage(String url, BaseAdapter adapter, ViewHolder holder) {

resetPurgeTimer();

Bitmap bitmap = getBitmapFromCache(url);// 从缓存中读取

if (bitmap == null) {

holder.mImageView.setImageResource(R.drawable.ic_launcher);//缓存没有设为默认图片

ImageLoadTask imageLoadTask = new ImageLoadTask();

imageLoadTask.execute(url, adapter, holder);//执行异步任务

} else {

holder.mImageView.setImageBitmap(bitmap);//设为缓存图片

}

}

读取缓存的代码:

public Bitmap getBitmapFromCache(String url) {

Bitmap bitmap = null;

bitmap = getFromFirstLevelCache(url);// 从一级缓存中拿

if (bitmap != null) {

return bitmap;

}

bitmap = getFromSecondLevelCache(url);//从二级缓存中拿

return bitmap;

}

private Bitmap getFromFirstLevelCache(String url) {

Bitmap bitmap = null;

synchronized (mFirstLevelCache) {

bitmap = mFirstLevelCache.get(url);

if (bitmap != null) {// 将最近访问的元素放到链的头部,提高下一次访问该元素的检索速度(LRU算法)

mFirstLevelCache.remove(url);

mFirstLevelCache.put(url, bitmap);

}

}

return bitmap;

}

private Bitmap getFromSecondLevelCache(String url) {

Bitmap bitmap = null;

SoftReference<Bitmap> softReference = mSecondLevelCache.get(url);

if (softReference != null) {

bitmap = softReference.get();

if (bitmap == null) {// 由于内存吃紧,软引用已经被gc回收了

mSecondLevelCache.remove(url);

}

}

return bitmap;

}

定期清理缓存

// 定时清理缓存

private Runnable mClearCache = new Runnable() {

@Override

public void run() {

clear();

}

};

private Handler mPurgeHandler = new Handler();

// 重置缓存清理的timer

private void resetPurgeTimer() {

mPurgeHandler.removeCallbacks(mClearCache);

mPurgeHandler.postDelayed(mClearCache, DELAY_BEFORE_PURGE);

}

/**

* 清理缓存

*/

private void clear() {

mFirstLevelCache.clear();

mSecondLevelCache.clear();

}

总结:这篇文章主要讲了图片的缓存技巧,拿来主义,学习从别人的代码中吸取精华,代码我也上传了,并且附有详细的注释,这里的缓存都是在内存当中,适合短期有效的缓存,如果是长期有效的图片,我们可以采用文件存储的方式,再设一级文件缓存,有兴趣的同学可以研究一下。

赞助本站

人工智能实验室
AiLab云推荐
展开

热门栏目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能实验室 版权所有    关于我们 | 联系我们 | 广告服务 | 公司动态 | 免责声明 | 隐私条款 | 工作机会 | 展会港